Na estatística, nós temos
uma grande subárea
que é chamada de amostragem,
são as técnicas de amostragens
ou os tipos de amostragens.
Nessa subárea da estatística, nós
estudamos quais são as técnicas,
os processos, os mecanismos
que nos permitem fazer
uma seleção da amostra.
A amostra é um subconjunto
de uma população de dados
que será analisada.
Devido aos desafios de se
analisar toda a população,
que muitas vezes é grande
e há um processo envolvido,
há dificuldades envolvidas
em analisar toda a população,
inclusive dificuldades
financeiras para se fazer isso,
então nós optamos por selecionar
um subconjunto dessa população,
que é chamado de amostra.
E esse processo de seleção
da amostra envolve algum critério,
envolve técnicas, e esses
critérios fazem parte dessa área
que nós chamamos
de critérios de amostragem,
técnicas de amostragens,
tipos de amostragens.
Para começar, nós temos
dois tipos de amostragens,
as amostragens probabilísticas
e as amostragens
não probabilísticas.
Em uma amostragem
não probabilística,
os elementos que fazem
parte da amostra
não foram selecionados
de maneira aleatória,
na verdade, eles
foram escolhidos.
E há uma justificativa, é claro,
para se escolher esses elementos
que irão fazer
parte da amostra.
Já no caso de amostras
probabilísticas,
nós entendemos que os elementos
que farão parte da amostra
foram selecionados de maneira
completamente aleatória,
como em um sorteio,
por exemplo.
Então, imagine que em
uma determinada pesquisa
a gente vai fazer uma análise
com um grupo específico
de educadores
de uma determinada escola,
são os representantes
da direção, coordenação
de uma determinada instituição,
de uma determinada escola.
Nós vamos fazer uma entrevista
específica com esses profissionais,
que estão à frente da escola,
de uma determinada escola.
Então, veja que,
nesse caso,
nós temos de uma determinada
população
e essa amostra não foi
feita de maneira aleatória,
na verdade, será uma entrevista
com um grupo específico de pessoas
e é uma pesquisa
que será feita a partir daí.
Uma outra possibilidade é a gente
fazer uma análise,
um sorteio de diversas escolas
que farão parte de uma pesquisa.
E essas escolas foram escolhidas
aleatoriamente.
Nesse caso,
nós dizemos que é uma amostragem,
que nós temos aí
uma amostragem probabilística aleatória.
Nesse caso,
temos aqui um esquema gráfico que ilustra
esses dois tipos de amostragens.
Então as amostras podem ser classificadas
em não probabilísticas.
Quando a seleção da amostra acaba
envolvendo algum tipo de critério
de julgamento do pesquisador,
então há
uma escolha realmente deliberada,
propositada,
dos elementos que vão compor a amostra.
Já no caso de uma amostra
aleatória ou probabilística,
os elementos que irão compor a amostra
eles foram aleatoriamente
escolhidos, selecionados são as chamadas
amostras aleatórias
ou também randomizados.
Uma vez que nós
sabemos que há dois tipos de amostragens,
as amostragens aleatórias
e não aleatórias.
Se você preferir assim, ou amostragens
probabilísticas ou não probabilísticas,
é importante saber que cada uma desses
dessas
dessas amostragens também apresentam
as suas sub classificações.
Podemos dizer assim, as suas subáreas.
Nós temos aqui um esquema gráfico
que ilustra essa subdivisão.
Então, o que acontece nessas
nesses dois grandes tipos de amostragens?
Então uma amostragem pode ser
probabilística, ou seja, aleatória
ou não probabilística.
Isso quer dizer não aleatória, sempre
sendo uma amostragem probabilística
aleatória.
Nós podemos usar então diferentes técnicas
para organizar a nossa amostra.
Nós podemos usar,
por exemplo, a técnica aleatória simples.
Nós podemos ter uma amostra sistemática
e estratificada por meio de conglomerados.
E sendo uma amostragem não probabilística,
essa amostragem,
então pode ser classificada,
pode ser organizada
utilizando algum tipo de conveniência,
alguma forma intencional específica
para organizar os elementos da amostra.
Ou seja, realmente é uma amostra
não aleatória.
É uma amostra onde os elementos que compõe
essa amostragem
foram organizados
por algum tipo de conveniência,
algum tipo de intenção por meio de cotas,
auto seleção.
E é um processo também
que nós chamamos de bola de neve,
onde é a partir de algumas pessoas
que inicialmente fazem parte da amostra,
podem convidar outras pessoas
para compor essa amostra,
desde que essas pessoas
que serão convidadas
atendam a determinados,
a determinadas condições,
a determinadas características
que as fazem
então, fazer parte dessa amostragem
não aleatória, não probabilística
é o efeito bola de neve.
É uma amostragem não probabilística
do tipo bola de neve.
Essas técnicas são aprofundadas
em cursos de graduação em estatística.
São cursos com duração de quatro anos
ou até cinco anos, dependendo do local.
O legal aqui a gente
perceber que nós temos então esse panorama
sobre como as amostragens estão
divididas, estão organizadas.